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文摘
用户画像,如何真正赋能业务增长?
文摘
2024-11-18 11:32
广东
很多同学很郁闷:天天喊用户画像,可做了几千个用户标签,可都躺在数据库里吃灰,业务不咋用,咋整。今天拿个具体例子讲解一下,看用户画像这玩意到底咋发挥作用。
请听题:业务方准备推一个6、7、8月,VIP用户到店及送一份果盘的服务,问:数据分析能干点啥?
01
标签的基本用法
你可能自然而然想到:提供VIP用户的标签。这确实是可以做的事,因为“VIP用户到店及送一份果盘”听起来很简单。
可实操起来,还需要有下面配套:
1、CRM系统已有VIP用户标签,可识别注册会员的身份(是否VIP)
2、VIP用户有果盘权益(包括权益名称、权益有效期,权益数量有几次)
3、门店有服务流程(谁确认会员身份、谁负责果盘备货、谁服务端出来)
4、系统有权益使用流程(识别身份、使用权益、核销权益)
5、系统记录扣减果盘库存,关联到会员卡消费记录。
有了这些配套,整个流程才跑得顺:会员到店以后出示微信卡包,亮明身份;店员点击使用果盘权益,扫条码果盘出库,端给会员吃。各个流程都有数据记录,这个权益才能真正落到会员身上。
不然少了环节,就会产生灰色账目。比如直接给门店一笔“会员维护费”,鬼知道这些费用会不会变成果盘,会不会吃到会员嘴里,还是最后进了谁的嘴巴或者口袋里。
整个流程中,“VIP用户”就是一个用户标签。它和商品条码一样,起到了串联作用,能让后台、门店都很清楚是谁需要得到服务,得到什么服务,能得多少次服务。有了这些记录,后期才能做深入分析。
很多同学抱怨用户标签吃灰,本质就在于此:
没有把标签融合进业务系统,业务流程里去。
如果没有CRM,OMS,WMS等系统配合,没有一个门店端水果的流程,那VIP用户标签也就只是个数字标签,没啥作用。
然而,仅仅是停在这个阶段就太简单了。整个需求是业务提的,VIP是按业务规则来的标签,数据分析就是打杂的,这个状态可不好,可要怎么改变一下呢?
02
标签应用的两种方法
反问一句:为啥会有6、7、8月到店送果盘这件事?
经过沟通发现,业务的逻辑是这样的:
n
6、7、8月天热,门店客人少,特别是VIP少
n
VIP不到店,消费下降很多,虽然有微商城支持,可总量还是少
n
所以搞一个VIP送果盘,能吸引VIP到店,促进消费
n
同时能增加门店人气,拉动更多消费
明白了这层逻辑,我们立即想到,有2种方式可以推动用户画像的应用:
方案1:
直接出一个“待消费用户”标签,让销售们抓这些人买单
方案2:
为啥非要送果盘,果盘成本多高,多不耐放,出一个“用户需求”标签,看看还能送啥
两个思路,一个是抓人,一个是抓事情。看似差不多,可实行起来难度完全不同。注意,业务已经有了一个VIP送果盘的流程。如果这个流程执行得不好,他们肯定会考虑:“要不要送点其他什么”这时候推方案二就是水到渠成的事。
如果抛开现有流程再推方案一,肯定会收到一堆疑问:
n
“待消费用户”到底成功率有多高?预测准不准?
n
门店谁去做?什么时候做?拿什么产品做?说什么话做?
n
CRM、ERP、OMS、CC一堆系统要怎么配合?
n
为啥我要放弃现有做法,换你那个我能挣多少?
n
换了你那个我现有的备货怎么处理?
n
新流程啥时候出来,啥时候培训?
全是事!
而且没有一个是数据分析师能搞掂的。
所以方案一往往应用在早期:新项目刚立项,或者老项目改造的启动阶段。这时候业务方内心是一张白纸,可以推很多新内容给他们。
而题目的场景是项目已启动,这时候用方案二,更容易借力打力,提高用户画像系统使用率,把标签推广出去。
没有审时度势*1,找好推广用户标签的机会,是用户画像系统吃灰的重要原因。
03
深入推广标签的思路
如果采用方案二,第一件事要做的不是急着打标签,而是观察数据。当业务方排脑袋的方案失效的时候,使他们最愿意听建议的时候。这又是
审时度势*2
的过程。
好在数据都在数据分析师手里,所以可以密切关注下面五个指标,来判断业务方到底做得好不好(如下图):
n
用户整体消费率
n
VIP用户消费率
n
VIP门店消费率
n
VIP用户果盘权益使用率
n
果盘产品本身库存、使用、清理数据
上图列出了业务方逻辑以及我们如何用数据推翻他们的逻辑,注意:
在项目执行过程中,想要提一个大家听得进去的意见,最好从下往上,从细节做起。
比如先关注哪些果盘浪费严重的店,帮业务方做好执行,赢得信任。如果执行做好了,业绩还是不见起色,大家会自然而然的想到:是不是策略出问题了!还可以用什么策略,这时候进一步推动找更复杂的用户标签,业务方也愿意听了。这又是个
审时度势*3
的事。
如果我们成功的把握机会,推动到业务方思考:还有哪些标签能识别用户需求!这时候就可以进一步的把更多标签卖出去,让用户画像系统更广泛的被使用。
这时候贴标签,建议先做整体分类,再细拆。这样每个用户只有一个标签,标签测试有效/无效的时候,可以避免多重活动叠加带来的负面影响,很清楚的看到哪一类标签有用。从而让业务方更好的积累经验,更依赖用户画像系统,而不是自己的经验判断(如下图):
注意:没有检验过的用户标签是没有说服力的。比如我们标识了:果盘爱好者,那理论上6、7、8月他都会使用果盘,或者这个群体使用果盘的概率明显高于其他群体,有了检验,用户标签才有效。
有了大量有效的用户标签做支撑,用户画像系统才能更好地发挥作用,更准确的描述用户或构造复杂的模型。
04
小结
本篇里审时度势四个字出现了3次,这是把数据理论应用到企业里很重要的一环。在企业里推动项目需要找准切入点,配合业务节奏,实现业务上效果,才能吸引大家的注意,提升数据分析的地位。
所以就要求数据分析师们不要沉迷于加减乘除,更要
审时度势*4
,借力打力。然而有些同学会说:老师,我加减乘除还没搞掂呢,比如如何判断会员对果盘感兴趣,除了根据历史消费情况外,还没有其他手段?
这本质是个如何打预测型标签的问题。
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